一种理财产品推荐方法、系统、电子设备及存储介质技术方案

本申请提供一种理财产品推荐方法、系统、电子设备及存储介质，可应用于云计算领域或者金融领域，对获取目标用户在当前搜索页面输入的搜索词行扩展处理得到目标扩展词组；计算每个待推荐理财产品的扩展词组与目标扩展词组的匹配度；基于每个待推荐理财产品的扩展词组与目标扩展词组的匹配度，构建评分矩阵；利用从获取的目标用户对手机银行APP中各个待推荐理财产品的操作信息中提取的多个目标用户兴趣特征向量，构建评分矩阵的加权系数矩阵；将评分矩阵和加权系数矩阵输入理财产品推荐模型，理财产品推荐模型利用评分矩阵和加权系统矩阵进行预测得到每个待推荐理财产品的推荐得分；将各个待推荐理财产品中推荐得分最高的理财产品，推荐给目标用户。推荐给目标用户。推荐给目标用户。

【技术实现步骤摘要】
一种理财产品推荐方法、系统、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及互联网
，更具体地说，涉及一种理财产品推荐方法、系统、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的快速发展，银行企业的开发的各式各样的理财产品也越来越多，可以通过主动向客户发送的理财产品的推荐信息，来吸引客户购买理财产品。
[0003]在现有技术后，通常是在手机银行APP的首页上推送理财产品的广告，以便用户在使用手机银行APP时，可以第一时间看到该理财产品广告。但是这种理财产品广告推送方式是面向大众的，没有差别推荐，客户没有办法快速选择最适合自己或者是自己比较感兴趣的理财产品，导致客户体验感差，无法吸引潜在客户。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种理财产品推荐方法、系统、电子设备及存储介质，以提高客户体验感，吸引潜在客户为目的。
[0005]本专利技术第一方面公开一种理财产品推荐方法，所述方法包括：
[0006]获取目标用户在当前搜索页面输入的搜索词，并对所述搜索词进行扩展处理，得到目标扩展词组；
[0007]确定每个待推荐理财产品的扩展词组，并计算每个所述待推荐理财产品的扩展词组与所述目标扩展词组的匹配度；
[0008]基于每个所述待推荐理财产品的扩展词组与所述目标扩展词组的匹配度，构建评分矩阵；
[0009]获取所述目标用户对手机银行APP中各个待推荐理财产品的操作信息；
[0010]从所述操作信息中提取多个目标用户兴趣特征向量，利用多个所述目标用户兴趣特征向量，构建所述评分矩阵的加权系数矩阵；
[0011]将所述评分矩阵和所述加权系数矩阵输入理财产品推荐模型，以便所述理财产品推荐模型利用所述评分矩阵和所述加权系统矩阵进行预测，得到每个所述待推荐理财产品的推荐得分；其中，所述理财产品推荐模型是利用历史用户输入的历史搜索词和对手机银行APP的历史操作信息，对待训练的理财产品推荐模型进行训练得到；
[0012]将各个所述待推荐理财产品中推荐得分最高的理财产品，推荐给所述目标用户。
[0013]可选的，所述基于每个所述待推荐理财产品的扩展词组与所述目标扩展词组的匹配度，构建评分矩阵，包括：
[0014]根据每个所述待推荐理财产品的扩展词组与所述目标扩展词组的匹配度，确定每个所述待推荐理财产品相对于所述搜索词的综合得分；
[0015]根据每个所述待推荐理财产品相对于所述搜索词的综合得分，构建评分矩阵。
[0016]可选的，所述利用历史用户输入的历史搜索词和对手机银行APP的历史操作信息，
对待训练的理财产品推荐模型进行训练，得到理财产品推荐模型，包括：
[0017]获取历史用户输入的历史搜索词，并对所述历史搜索词进行扩展处理，得到历史目标扩展词组；
[0018]获取每个待推荐理财产品的扩展词组，并计算每个所述待推荐理财产品的扩展词组与所述历史目标扩展词组的匹配度；
[0019]基于每个所述待推荐理财产品的扩展词组与所述历史目标扩展词组的匹配度，构建历史评分矩阵；
[0020]获取所述历史用户对手机银行APP的历史操作信息，并从所述历史操作信息中提取多个历史用户兴趣特征向量；
[0021]利用多个所述历史用户兴趣特征向量，构建所述历史评分矩阵的历史加权系数矩阵；
[0022]将所述历史评分矩阵和所述历史加权系数矩阵输入待训练的理财产品推荐模型，以便所述待训练的理财产品推荐模型利用所述历史评分矩阵和所述历史加权系数矩阵进行预测，得到多个所述待推荐的理财产品的得分，将每个所述待推荐的理财产品的得分趋近于每个所述待推荐的理财产品的目标得分为训练目标，对所述待训练的理财产品推荐模型的参数进行调整，直至所述待训练的理财产品推荐模型达到收敛，得到理财产品推荐模型。
[0023]可选的，所述基于每个所述待推荐理财产品的扩展词组与所述历史目标扩展词组的匹配度，构建历史评分矩阵，包括：
[0024]根据每个所述待推荐理财产品的扩展词组与所述目标扩展词组的匹配度，确定每个所述待推荐理财产品相对于所述历史搜索词的综合得分；
[0025]根据每个所述待推荐理财产品相对于所述历史搜索词的综合得分，构建历史评分矩阵。
[0026]可选的，所述方法还包括：
[0027]根据各个所述待推荐理财产品中推荐得分，从高到低对各个所述待推荐理财产品进行排序；
[0028]在所述当前搜索页面上展示排序后的各个所述待推荐理财产品。
[0029]本专利技术第二方面公开一种理财产品推荐系统，所述系统包括：
[0030]第一扩展处理单元，用于获取目标用户在当前搜索页面输入的搜索词，并对所述搜索词进行扩展处理，得到目标扩展词组；
[0031]第一匹配度计算单元，用于确定每个待推荐理财产品的扩展词组，并计算每个所述待推荐理财产品的扩展词组与所述目标扩展词组的匹配度；
[0032]评分矩阵构建单元，用于基于每个所述待推荐理财产品的扩展词组与所述目标扩展词组的匹配度，构建评分矩阵；
[0033]操作信息获取单元，用于获取所述目标用户对手机银行APP中各个待推荐理财产品的操作信息；
[0034]加权系数矩阵构建单元，用于从所述操作信息中提取多个目标用户兴趣特征向量，利用多个所述目标用户兴趣特征向量，构建所述评分矩阵的加权系数矩阵；
[0035]预测单元，用于将所述评分矩阵和所述加权系数矩阵输入理财产品推荐模型，以
便所述理财产品推荐模型利用所述评分矩阵和所述加权系统矩阵进行预测，得到每个所述待推荐理财产品的推荐得分；其中，所述理财产品推荐模型是训练单元利用历史用户输入的历史搜索词和对手机银行APP的历史操作信息，对待训练的理财产品推荐模型进行训练得到；
[0036]推荐单元，用于将各个所述待推荐理财产品中推荐得分最高的理财产品，推荐给所述目标用户。
[0037]可选的，所述评分矩阵构建单元，包括：
[0038]第一综合得分确定单元，用于根据每个所述待推荐理财产品的扩展词组与所述目标扩展词组的匹配度，确定每个所述待推荐理财产品相对于所述搜索词的综合得分；
[0039]评分矩阵构建子单元，用于根据每个所述待推荐理财产品相对于所述搜索词的综合得分，构建评分矩阵。
[0040]可选的，所述训练单元，包括：
[0041]第二扩展处理单元，用于获取历史用户输入的历史搜索词，并对所述历史搜索词进行扩展处理，得到历史目标扩展词组；
[0042]第二匹配度计算单元，用于获取每个待推荐理财产品的扩展词组，并计算每个所述待推荐理财产品的扩展词组与所述历史目标扩展词组的匹配度；
[0043]历史评分矩阵构建单元，用于基于每个所述待推荐理财产品的扩展词组与所述历史目标扩展词组的匹配度，构建历史评分矩阵；
[0044]提取单元，用于获取所述历史用户对手机银行APP的历史操作信息，并从所述历史操作信息本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种理财产品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标用户在当前搜索页面输入的搜索词，并对所述搜索词进行扩展处理，得到目标扩展词组；确定每个待推荐理财产品的扩展词组，并计算每个所述待推荐理财产品的扩展词组与所述目标扩展词组的匹配度；基于每个所述待推荐理财产品的扩展词组与所述目标扩展词组的匹配度，构建评分矩阵；获取所述目标用户对手机银行APP中各个待推荐理财产品的操作信息；从所述操作信息中提取多个目标用户兴趣特征向量，利用多个所述目标用户兴趣特征向量，构建所述评分矩阵的加权系数矩阵；将所述评分矩阵和所述加权系数矩阵输入理财产品推荐模型，以便所述理财产品推荐模型利用所述评分矩阵和所述加权系统矩阵进行预测，得到每个所述待推荐理财产品的推荐得分；其中，所述理财产品推荐模型是利用历史用户输入的历史搜索词和对手机银行APP的历史操作信息，对待训练的理财产品推荐模型进行训练得到；将各个所述待推荐理财产品中推荐得分最高的理财产品，推荐给所述目标用户。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述待推荐理财产品的扩展词组与所述目标扩展词组的匹配度，构建评分矩阵，包括：根据每个所述待推荐理财产品的扩展词组与所述目标扩展词组的匹配度，确定每个所述待推荐理财产品相对于所述搜索词的综合得分；根据每个所述待推荐理财产品相对于所述搜索词的综合得分，构建评分矩阵。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用历史用户输入的历史搜索词和对手机银行APP的历史操作信息，对待训练的理财产品推荐模型进行训练，得到理财产品推荐模型，包括：获取历史用户输入的历史搜索词，并对所述历史搜索词进行扩展处理，得到历史目标扩展词组；获取每个待推荐理财产品的扩展词组，并计算每个所述待推荐理财产品的扩展词组与所述历史目标扩展词组的匹配度；基于每个所述待推荐理财产品的扩展词组与所述历史目标扩展词组的匹配度，构建历史评分矩阵；获取所述历史用户对手机银行APP的历史操作信息，并从所述历史操作信息中提取多个历史用户兴趣特征向量；利用多个所述历史用户兴趣特征向量，构建所述历史评分矩阵的历史加权系数矩阵；将所述历史评分矩阵和所述历史加权系数矩阵输入待训练的理财产品推荐模型，以便所述待训练的理财产品推荐模型利用所述历史评分矩阵和所述历史加权系数矩阵进行预测，得到多个所述待推荐的理财产品的得分，将每个所述待推荐的理财产品的得分趋近于每个所述待推荐的理财产品的目标得分为训练目标，对所述待训练的理财产品推荐模型的参数进行调整，直至所述待训练的理财产品推荐模型达到收敛，得到理财产品推荐模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述待推荐理财产品的扩展词组与所述历史目标扩展词组的匹配度，构建历史评分矩阵，包括：
根据每个所述待推荐理财产品的扩展词组与所述目标扩展词组的匹配度，确定每个所述待推荐理财产品相对于所述历史搜索词的综合得分；根据每个所述待推荐理财产品相对于所述历史搜索词的综合得分，构建历史评分矩阵。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据各个所述待推荐理财产品中推荐得分，从高到低对各个所述待推荐理财产品进行排序；在所述当前搜索页面上展示排序后的各个所述待推荐理财产品。6.一种理财产品推荐系统，其特征在于，所述系统包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：牛福娟，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：